論文の概要: Brain-inspired algorithms for processing of visual data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01634v1
- Date: Tue, 2 Mar 2021 10:45:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:03:09.146409
- Title: Brain-inspired algorithms for processing of visual data
- Title（参考訳）: 視覚データ処理のための脳型アルゴリズム
- Authors: Nicola Strisciuglio
- Abstract要約: 視覚野のニューロンの機能に関する神経科学的知見に基づく画像処理とコンピュータビジョンのアプローチを概観する。
入力刺激の変化に対する安定性が向上した視覚系を提供するため,一部のニューロンの応答抑制機構に特に注目する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.045960549713147
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The study of the visual system of the brain has attracted the attention and
interest of many neuro-scientists, that derived computational models of some
types of neuron that compose it. These findings inspired researchers in image
processing and computer vision to deploy such models to solve problems of
visual data processing. In this paper, we review approaches for image
processing and computer vision, the design of which is based on
neuro-scientific findings about the functions of some neurons in the visual
cortex. Furthermore, we analyze the connection between the hierarchical
organization of the visual system of the brain and the structure of
Convolutional Networks (ConvNets). We pay particular attention to the
mechanisms of inhibition of the responses of some neurons, which provide the
visual system with improved stability to changing input stimuli, and discuss
their implementation in image processing operators and in ConvNets.
- Abstract（参考訳）: 脳の視覚系の研究は、脳を構成するいくつかの種類のニューロンの計算モデルから派生した多くの神経科学者の関心と関心を惹きつけている。
これらの発見は画像処理とコンピュータビジョンの研究者に視覚データ処理の問題を解決するためにそのようなモデルをデプロイするきっかけとなった。
本稿では、視覚野におけるいくつかのニューロンの機能に関する神経科学的な知見に基づいて、画像処理とコンピュータビジョンのアプローチを検討する。
さらに、脳の視覚系の階層構造と畳み込みネットワーク(Convolutional Networks, ConvNets)の構造とのつながりを分析します。
入力刺激の変化に対する安定性が向上した視覚系を提供するニューロンの応答抑制機構に特に注意を払い、画像処理オペレータとconvnetsにおけるそれらの実装について論じる。
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